快速排序通过分治法递归分割数组,选择基准值将元素划分为左右两部分,小于基准的放左边,大于等于的放右边,再对子数组递归排序。Python可实现为简洁版(使用列表推导)或原地排序版(减少内存开销),前者代码清晰适合理解,后者通过索引操作原数组提升空间效率。

快速排序是一种高效的排序算法,采用分治思想,通过递归将数组逐步分解并排序。Python中实现快速排序并不复杂,适合处理大量数据时使用。
快速排序的核心是选择一个基准值(pivot),然后将数组分为两部分:小于基准的元素放在左边,大于等于基准的元素放在右边。接着对左右两部分递归执行相同操作。
具体步骤如下:
下面是快速排序的一种简洁实现:
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def quicksort(arr): if len(arr) pivot] return quicksort(left) + middle + quicksort(right)data = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] sorted_data = quicksort(data) print(sorted_data) # 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]
这种写法利用列表推导式,代码清晰易懂,适合学习理解。但会额外占用内存,因为创建了新的列表。
为了节省空间,可以实现原地快排,只在原数组上操作,不创建新列表:
def quicksort_inplace(arr, low, high): if low def partition(arr, low, high): pivot = arr[high] i = low - 1 for j in range(low, high): if arr[j] <= pivot: i += 1 arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1] return i + 1data = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] quicksort_inplace(data, 0, len(data) - 1) print(data) # 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]
这个版本更高效,适用于大规模数据场景,但逻辑稍复杂。
快速排序平均时间复杂度为 O(n log n),最坏情况为 O(n²),但实际表现通常很好。
几点建议:
基本上就这些。掌握快排有助于理解递归和分治思想,在面试和算法练习中很常见。
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